MCP-Lingvanex-Translate

MCP 原型 – 翻譯伺服器

本專案實作了一個用於文字翻譯的 MCP（模型上下文協定）伺服器。 該伺服器支援兩種傳輸方式：

• stdio – 用於與 Claude Desktop 整合
• http (可串流) – 用於透過 HTTP + SSE 進行測試與操作

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⚙️ 需求

• Node.js >= 18
• Yarn 或 npm
• 已安裝 Claude Desktop（用於 stdio 整合）
• 用於文字翻譯的 Lingvanex Translator 帳戶

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🔑 Lingvanex Translator 設定

要使用 Lingvanex Translator，您需要一個 Lingvanex 帳戶。

1. 如果您還沒有帳戶，請免費註冊

2. 前往 Cloud API 分頁：Cloud API

3. 填寫 帳單地址 資料

4. 點擊 繼續付款

   • 要取得免費試用，不需要 添加您的付款卡

5. 您的 API 金鑰 將會產生並顯示在 Cloud API 分頁中：API 金鑰

現在您已準備好開始使用翻譯 API。 以下是整體流程的影片教學（如果 Lingvanex 網站上有提供的話）。

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🚀 安裝與建置

# Clone the repository
git clone https://github.com/lingvanex-mt/MCP-Lingvanex-Translate.git
cd mcp-prototype

安裝相依套件

yarn install

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🔌 以 stdio 模式執行（Claude Desktop）

stdio 模式由 Claude Desktop 用於連接到本機 MCP 伺服器。

設定環境變數：

TRANSPORT=stdio

啟動伺服器：

yarn build
yarn start

預期輸出：

MCP stdio transport running
Translate MCP Server ready

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🌐 以 HTTP 模式執行（可串流）

http 模式會執行一個帶有 HTTP 傳輸的本機 HTTP 伺服器。 適用於瀏覽器測試或與 curl 搭配使用。

設定環境變數：

TRANSPORT=http
HTTP_PORT=3000

啟動伺服器：

yarn build
yarn start

測試伺服器：

curl http://127.0.0.1:3000/ping

預期回應：

{ "status": "ok", "transport": "http" }

使用 MCP Inspector 進行除錯：

npx @modelcontextprotocol/inspector

在 MCP Inspector 使用者介面中，選擇傳輸類型 - 可串流 HTTP；URL - http://localhost:3000/mcp. 點擊連線。

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🖥️ 與 Claude Desktop 整合

Claude Desktop 透過設定檔來探索本機 MCP 伺服器：

• Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Linux：~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

設定範例（Windows）

開啟（或建立）claude_desktop_config.json 並新增：

{
  "mcpServers": {
    "translate": {
      "command": "node",
      "args": [
        "C:\\Users\\path\\to\\project\\dist\\index.js"
      ]
    }
  }
}

⚠️ 請務必在建置後更新指向您本機 dist/index.js 的路徑！

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✅ 如何驗證

1. 啟動 Claude Desktop。
2. 輸入類似以下的請求： "使用 MCP 工具 translate_text 將 'Hello world' 翻譯成俄文。"
3. 如果一切設定正確，Claude 將會呼叫您的 MCP 伺服器並回傳翻譯結果。

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📌 可用工具

translate_text

將文字從一種語言翻譯成另一種語言。

參數：

• text – 要翻譯的文字
• sourceLang – 來源語言代碼（例如 "en"）
• targetLang – 目標語言代碼（例如 "ru"）

請求範例：

{
  "tool": "translate_text",
  "args": {
    "text": "Good morning",
    "sourceLang": "en",
    "targetLang": "fr"
  }
}

回應範例：

{
  "content": [
    { "type": "text", "text": "Bonjour" }
  ]
}

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